Preguntas etiquetadas con rnn

Estoy tratando de construir un sistema de reconocimiento de gestos para clasificar los gestos ASL (lenguaje de señas americano) , por lo que se supone que mi entrada es una secuencia de fotogramas, ya sea desde una cámara o un archivo de video, luego detecta la secuencia y la asigna …

10 neural-network  deep-learning  keras  rnn  lstm 

Estoy aprendiendo a usar Keras y he tenido un éxito razonable con mi conjunto de datos etiquetado utilizando los ejemplos de Deep Learning for Python de Chollet . El conjunto de datos es ~ 1000 Series temporales con longitud 3125 con 3 clases potenciales. Me gustaría ir más allá de …

10 python  deep-learning  time-series  lstm  rnn 

Soy nuevo en ML y TensorFlow (comencé hace unas horas), y estoy tratando de usarlo para predecir los próximos puntos de datos en una serie de tiempo. Estoy tomando mi entrada y haciendo esto con ella: /----------- x ------------\ .-------------------------------. | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 …

10 machine-learning  python  time-series  tensorflow  rnn 

Me pregunto cómo interpretar una arquitectura recurrente en un contexto EEG. Específicamente, estoy pensando en esto como una CNN recurrente (a diferencia de arquitecturas como LSTM), pero tal vez también se aplique a otros tipos de redes recurrentes Cuando leo sobre R-CNN, generalmente se explican en contextos de clasificación de …

10 machine-learning  neural-network  convnet  rnn 

Me gustaría usar ANNs para mi problema, pero el problema es que mis números de nodo de entradas y salidas no son fijos. Hice una búsqueda en Google antes de hacer mi pregunta y descubrí que el RNN puede ayudarme con mi problema. Pero, todos los ejemplos que he encontrado …

10 python  neural-network  keras  rnn  pytorch 

Vi algunos resultados impresionantes de los modelos LSTM que producen textos similares a Shakespeare. Me preguntaba si existe un paquete LSTM para R. Busqué en Google pero solo encontré paquetes para Python y Julia. (tal vez haya algún problema de rendimiento que explique por qué estos programas son más preferidos …

10 r  neural-network  rnn 

Las CNN pueden tener cientos de capas ocultas y, dado que a menudo se usan con datos de imágenes, tener muchas capas captura más complejidad. Sin embargo, hasta donde he visto, los RNN generalmente tienen pocas capas, por ejemplo, 2-4. Por ejemplo, para la clasificación de electrocardiograma (ECG), he visto …

8 deep-learning  cnn  lstm  rnn  feature-extraction 

Recientemente he aprendido cómo funcionaría una red neuronal vainilla, con un número dado de entradas, nodos ocultos y el mismo número de salidas que las entradas. He estado mirando varias publicaciones relacionadas con la red neuronal recurrente, y entiendo el concepto detrás de ella, pero no entiendo ciertas partes de …

8 machine-learning  python  neural-network  rnn 

Me pregunto por qué el entrenamiento de RNN generalmente no usa el 100% de la GPU. Por ejemplo, si ejecuto este punto de referencia RNN en un Maxwell Titan X en Ubuntu 14.04.4 LTS x64, la utilización de la GPU es inferior al 90%: El punto de referencia se lanzó …

8 performance  theano  rnn  gpu 

Estoy leyendo este documento "Secuencia a secuencia de aprendizaje con redes neuronales" http://papers.nips.cc/paper/5346-sequence-to-sequence-learning-with-neural-networks.pdf En "2. El modelo" dice: El LSTM calcula esta probabilidad condicional obteniendo primero la representación dimensional fija v de la secuencia de entrada (x1,..., XT) dada por el último estado oculto del LSTM, y luego calculando la …

8 machine-learning  neural-network  nlp  rnn  machine-translation